我正在尝试使用skimage.transform.resize function调整.jpg图像的大小。函数返回奇怪的结果(见下图)。我不确定这是一个bug还是仅仅是对函数的错误使用。
import numpy as np
from skimage import io, color
from skimage.transform import resize
rgb = io.imread("../../small_dataset/" + file)
# show original image
img = Image.fromarray(rgb, 'RGB')
i
例如,我正在尝试使用skimage - SSIM查找两个图像之间的相似性。代码块将如下所示
from skimage.measure import compare_ssim as ssim
from skimage import io
from skimage.transform import resize
a = io.imread("http://ecx.images-amazon.com/images/I/51PV4Dd8wAL._AC_UL246_SR190,246_.jpg",as_grey=False,dtype="float64")
b = io
我在将分水岭分割后的图像存储为二值图像时遇到了问题。当我用cmap=plt.cm.gray绘制分割图时,它显示了一个二进制图像,但我不知道如何存储该图像(不显示它)。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.morphology import watershed
from scipy import ndimage as ndi
from skimage import morphology
from skimage.filters import sobel
from skima
我使用tensorflow训练了一个图像分类器,并将其部署在云中。当我在本地执行预测时,我会得到一个结果,而当我使用我部署的模型执行批量预测时,我会得到不同的结果。 为了在本地执行预测,我使用以下script 要使用云执行预测,我首先调整图像大小并将其转换为float32数组(模型使用该类型进行训练),然后使用以下方法将其保存为JSON文件: import skimage, json
from PIL import Image
from resizeimage import resizeimage
with open('xxx.jpg', 'r+b') a
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from skimage import data
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.segmentation import clear_border
from skimage.measure import label, regionprops
from skimage.morphology import closing, square
from skimage.color i
从skimage中提取gabor滤波器的例子,计算图像的gabor滤波器很容易:
import numpy as np
from scipy import ndimage as nd
from skimage import data
from skimage.util import img_as_float
from skimage.filter import gabor_kernel
brick = img_as_float(data.load('brick.png'))
kernel = np.real(gabor_kernel(0.15, theta = 0.5
我做了一些谷歌搜索,但没有找到我的问题的任何有效的解决方案。我正在尝试写一个程序,它将获取一张黑白图像,并将其存储在一个数组中,无论像素是黑还是白。
我已经能够打开图像并读取它的宽度和高度,但对于如何检测像素是黑色还是白色,然后将其存储在数组中以供以后使用,我完全搞不懂。
我一直在使用下面的代码,任何帮助都会很好。理想情况下,我希望读取像素是否为白色,并将其存储为数组映射中的1。
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy import misc
from pandas import *
##Opens the Image
im_f
我刚接触神经网络,并且一直在练习图像预处理。我正在尝试调整numpy数组形式的图像的大小,这是我当前的方法: # using tensorflow, resize the image
im = tf.image.resize(img_as_array, [299, 299])
# then use .eval() which returns a numpy array in the size I want
im_arr = im.eval(session=tf.compat.v1.Session()) 有没有更好的方法来做这件事?